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Apr 24, 2019 6:36 AM ET

OpenAI의 Dota 2 AI steamrolls 세계 챔피언 e-스포츠 팀 연속 승리


iCrowd Newswire - Apr 24, 2019

OpenAI, 엘 론 머 스크에 의해 설립 된 비영리 연구 단체는 세계를 먼저 주장할 수 있다: 그것의 인공 지능 시스템 복잡 한 전략 게임 Dota 2 훈련 세계 챔피언 e-스포츠 팀 빠져 있다. 경쟁 오늘 샌 프란 시스 코에서 개최 되었고 불리는 Dota의 조직의 공개 데모 종료 OpenAI 5 경기-높은 노트에 기술 재생.

인간적 인 면에 경쟁 포함 5 위로 가기 Dota 2 프로 팀 수상 세계에서 가장 탐 낼 e 스포츠 때 했다 제 1 자리는 국제, 지금 달러 총 상금과 함께 초연 연례 Dota 2 대회에서 지난해 OG에서 25 백만입니다. OG은 OpenAI 5 봇, 모두 같은 깊은 강화 학습 기법을 사용 하 여 훈련된에 대 한 3의 최고 대회에서 직면 하 고 동일한 시스템의 다른 층에 의해 독립적으로 제어. 강화 학습 개선, 게임 작동 방법과 보상 시스템 및 다른 incentivizing에 광범위 하 게 사용 하 여 훈련의 제로 이해 게임 환경에 AI를 삭제 하는 어떤 점에서 하는 시행 착오 접근은 효과적으로 메커니즘입니다.

오늘날의 성능까지 OpenAI 5의 기능에, 좁게 잃은 데 2 경기 덜 수 있는 e 스포츠 팀을 지난 8 월 시스템의 최고 품질 데모입니다. OpenAI 공동 설립자 및 회장 그렉 브록만, 또한 회사의 최고 기술 책임자 인 OpenAI 5 여 개선 가속된 가상 환경에 자체를 재생 합니다. “OpenAI 5는 깊이 의해 제공 강화 학습, 우리는 그것을 재생 하는 방법을 코드 하지 않았다 하는 것을 의미 합니다. 우리가 코딩 그것을 배우는 방법,”브록만 경쟁에 앞서 군중을 말했다. “존재의 10 개월 동안, 그것은 이미 재생 Dota 2 게임 플레이의 45000 년. 그건 많이-그것은 지 루 아직 성장 하지 않은. “

Dota 2 100 개 이상의 독특한 캐릭터, 깊은 기술 나무 및 항목 목록과 변수 일치에 어떤 주어진된 순간에 화면 밖으로 재생의 dizzying 배열을 포함 한 훨씬 복잡 한 전략 게임 이다. 이와 같이, OpenAI 때 그것의 인공 지능 시스템 프로 선수, 가장 눈에 띄게 영웅 모두 5 선수 팀에 의해 사용의 수를 상한으로 특정 한계를 부과 했다.

이 경우에, 각 분 대에서 선택할 수 17 영웅 했다. OpenAI는 또한 소위 선택 “캡틴의 초안” 전략적으로 뚜렷한 따기 순서를 사용 하기 전에 이러한 문자를 선택에서 다른 팀을 방지 하기 위해 영웅을 금지 하는 각 팀 수 있는 게임 모드. 그 선장을 팀 한 명씩 명단 작성을 시작 할 일단 영웅 조합 및 강한 카운터를 통해 활용 적 영웅 약점 사이 힘을 구축 하실 수 있습니다. OpenAI에는 이전 성 냥 처럼는 둘 다 포함 하는 영웅이와 OpenAI를 담당 하는 시스템을 훈련 하지 않은 독특한 생물 형태로 추가 변수에 소환 하 고 환상 기능을 또한 사용할 수 없습니다.

그건 그렇고,이 게임은 재생 일반 Dota 2 경기 처럼 파괴의 궁극적인 목표와 적 팀의 “고 대,” 또는 끝에 때 적 팀 성공적으로 취약 되는 각 팀의 영토의 큰 탑 파괴 영웅 대 영웅 팀 싸움 사이 일치의 과정에 걸쳐 작은 타워.

첫 번째 경기에서 하루, OpenAI 5 놀라게 OG 하 고 즉시 영웅도 초기에 경기에서 죽음, 부활을 얻은 게임 머니를 보내고 독특한 결정을 포함 하 여 공격적인 전술의 숫자에 대 한 의존도 통해 승리를 주장 했다. 그렉 브록만, OpenAI의 최고 기술 책임자에 의해 설명 했 듯이 OpenAI는 단기적인 이득, 선호 하는 전략의 장기 계획 인간 유형의 지배에 그것의 결함에는 일반적으로 이러한 전략 콘테스트 우승에 의존 하 고 계시. 그러나,이 경기에서 초기 구입 뒤 돈을 지불 하 고 OpenAI 5 OG 단순히 하지 30 분 범위 끌려 하는 경기로 극복할 수 가장자리 얻은 키를 누릅니다.

그렉 브록만

✔@gdb

@gdb에 회신

봇 뭔가 인간 마: 자이 사망 하 고 즉시 다시 아니더라도 기지 공격을 받고 구입.

그렉 브록만

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시각적으로 “>✔@gdb

 

이 테스트 게임에서 일어나는 모든 시간: 봇 다시 구입, 인간 웃음, 그리고 인간 잃을. 경우 그것은 일어날 거 야 여기 너무 알기 어렵다…

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두 번째 경기에서 OpenAI는 더 나은 수행, 첫 번째 경기를 승리 하는 데 필요한 처음 몇 분에 OG에 대 한 초기 우위를 확보 하 고 무자비 하 게 전진 인간 플레이어 보다 조금 더 반 시간에 승리 우승까지. 마이크 쿡, 열렬 한 Dota 2 선수와 AI 및 게임 디자인의 혼합 전문 뷰어, 지적 얼마나 비정상적으로 공격적 OpenAI 5 시작, 두 번째 경기에서 어떻게 작은 OG는 지도 통해 그것의 발전을 방지 하는 하 고 있었다. 쿡은 구체적으로 얼마나 잘 OpenAI 5는 그것의 특정 영웅 추천을 활용할 수 지적 했다.

마이크 쿡 @mtrc
@mtrc에 회신

마지막 게임-주요 차이 및 되지 않습니다 충분히 지도를 통해 AI를 방해 하 고 그들의 영웅은 많이 약한. 초안 나중에 약간의 잠재력을 할 수도 있습니다 하지만 그것은 정말 우리가 거기 도착 여부에 따라 달라 집니다. Ceb는… oof. # openaifive

마이크 쿡 @mtrc
 

이것은 아마 이미, 동안 슬프게 도입니다. OpenAI 5 영웅 순 자산 순위 상위의 4 개 있다. OpenAI의 실행으로 로봇에 대 한, 10 분, 이것은 정말 나쁘다입니다. # openaifive

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OpenAI, 승리 여기 그냥 자체, 그러나 강화 학습 및 인공 지능에 대 한 그것의 일반적인 철학에 그것의 접근 이정표 저조한입니다 유언의 축 하에 고의 원인이 되지 않습니다. 회사 더 이상 그것의 인공 지능 로봇의 모든 공개 시위 개최 하지만 실시간으로, 봇 팀에 재생 하 고 전례 없는 그들의 독특한 학습 OpenAI 5 소프트웨어와 함께 공동 인간을 드릴 것입니다 소프트웨어에 일하고 지금 전략과 행동입니다.

OpenAI이 협업 소프트웨어 만들 수 없습니다도 그것은 대 중에 게 말한다 비록 이벤트에 여기에 자신을 위해 그것을 시도 수 있었습니다. (세계적인 Dota 2 AI 내 팀에 불구 하 고, 난 불행 하 게도 짓 눌린 했다 OG 보다 훨씬 덜 극적인 방식에서.) 하지만 샘 Altman, 공동 설립자 이자 ceo 인 OpenAI의 일의이 유형을 증거 AI 에이전트와 협력 하 여 거 대 한 혜택에 미래에 발생할 수 있다.

 

ide >OpenAI의 Dota 2 learnings을 로봇 처럼 새로운도 전에 그들을 적용 하 고 싶어

“그건 어떻게 세계는 것 일, 이러한 것 들을 훈련 Altman는 직전와 인터뷰에서 말한다 병렬로 작동 하는 중요 한 교훈.” 협업은 우리 세계의 미래는 더 긍정적인 비전 중 하나-인간과 인간을 낫게 하 고 더 많은 재미와 더 많은 영향을 함께 인공 지능 작품. “

Altman는 주로 때문에 그들은 같은 좋은 테스트 베드 AI에 대 한 진행 상황을 측정 하기 위한 좋은 벤치마킹 도구 OpenAI Dota 2 및 다른 비디오 게임 환경에 있는 가능성이 계속 말한다. 하지만 그는 거기 아마 존재 하지 않는다 오른쪽 시스템 같은 OpenAI 5 이니까 결국 인간의 능력을 넘어 수준에서 마스터 수 없습니다 거기 밖으로 비디오 게임 저에 게 말한다. 광범위 한 인공 지능 산업에 대 한 비디오 게임 마스터링 passé, 간단한 테이블 말뚝 시스템을 증명 하는 데 필요한 빨리 배울 수 있고 더 의미 있는 혜택 강하다, 실제 작업을 태 클 하는 데 필요한 방식으로 행동에 빨리 될 수 있습니다.

궁극적으로, OpenAI의 Dota 2 learnings을 외부 게임와, 결국, 현실 세계에 새로운 도메인을 확장 하 고 싶어. 이 위해, 조직 강화 학습 및 기타 기술을 사용 하 여 더 교묘한 재주가, 그리고 humanlike 이동 로봇 손을 스며들 일하고 있다.

“할 하려고 하 OpenAI 빌드 일반적인 인공 지능 하 고 세계와 그 혜택을 공유 하 고 있는지 그것은 안전,” 알트 말한다, 인간의 수 모든 작업을 수행할 수 있는 다목적 인공 지능 시스템을 구축 하는 모험을 참조. “아니었다 여기 비디오 게임, 즉 재미 때 려. 우리는 여기 경로 AGI 따라 비밀을 밝히기 위해. “

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Nick Statt



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